측량을 비롯한 다양한 응용분야에서의 GPS 사용이 증가함에 따라 신속하고 정밀한 위치정보 취득에 대한 관심이 높아지고 있다. 이와 함께 현재 미국, 캐나다, 호주 등의 해외 여러 나라에서 인터넷을 기반으로 이메일과 FTP를 이용하여 사용자의 관측파일을 처리하는 자동화된 GPS 데이터 분석 시스템을 구축, 운영 중에 있다. 우리나라도 GPS 시장 확대와 더불어 일반 사용자의 접근이 비교적 용이하고 신속한 위치정보 제공이 가능한 웹을 기반으로 하는 자동 GPS 기선해석 시스템 구축이 필요하다. 본 연구에서 구축한 시스템은 인터넷을 기반으로 하여 시간과 장소에 구애받지 않고, 일반 사용자의 접근이 용이하도록 하였다. 과학기술용 자료처리 엔진을 이용하여 3개의 상시관측소를 네트워크 방식으로 자료처리를 실행하며, 결과는 보고서 형식으로 작성되어 사용자의 이메일로 전송된다. 본 시스템은 일반 사용자의 간편한 고정밀 GPS 자료처리를 가능하게 하며, 향후 대형 구조물 모니터링, 민간분야 공간정보 서비스 등 다양한 분야에 GPS를 적용하기 위한 기반이 될 것으로 기대된다.
일반적으로, 공간 도메인의 공간자료는 지형적인 현상을 도형적으로 표현하고 비공간 도메인의 속성자료는 공간 자료의 특징을 서술적으로 설명한다. GIS에서 속성자료를 이용한 분석은 조건을 이용한 검색이나 통계분석에 제한적으로 활용되고 있다. 최근 소셜 네트워크 분석의 그래프 모델링 및 네트워크 분석기법은 인문 사회적 현상을 분석하는데 사용되고 있으며, 본 연구에서는 이러한 네트워크 분석기법을 GIS의 비공간적인 속성자료 처리에 적용하여 분석기능을 다양하게 하였다. 또한, 공간 데이터베이스와 그래프 데이터베이스를 이용하여 GIS 공간분석과 비공간적 네트워크 분석의 통합분석 방법을 설계하였고, 이를 WebGIS를 구현하여 보다 효과적인 의사결정을 가능하도록 하였다. 구현된 WebGIS를 상수도 보급 대상 가구 선정 업무와 구제역 질병의 2차 전파 분석 업무에 적용하여 실험 및 평가하였다. 실험 결과, 구현된 시스템의 통합 분석을 통해 공간적인 요인 및 사회적 친밀도와 같은 비공간적인 요인을 고려한 방역을 제시하였으며, 이는 질병 전파의 효과적인 차단에 기여할 것으로 판단한다.
항공 레이저 스캐너(ALS)로부터 획득한 라이다(LiDAR) 데이터는 지형지물을 모델링하기 위해서 널리 사용되고 있으며, 특히 정밀 3차원 건축물 및 도시모델, 엄밀정사영상 등 고품질의 공간정보를 효율적으로 구축하기 위하여 라이다 데이터를 이용한 3차원 모델링에 관한 연구가 지속적으로 수행되고 있다. 불규칙적으로 분포된 고밀도의 라이다 데이터로부터 객체를 3차원으로 모델링하기 위해서는 시스템 캘리브레이션, 노이즈 제거 및 지면과 객체를 분리하기 위한 필터링, 객체의 종류 및 특성에 따른 데이터 분류, 기하학적 특성 및 동질성에 기반한 데이터 분할, 분할면의 군집화 및 묘사, 분할면의 재구성과 조합에 의한 모델링, 품질검사 등 일련의 복잡한 과정들이 수반된다. 라이다 데이터를 이용한 많은 모델링 방법들은 데이터 분할 과정을 포함하고 있지만, 본 논문에서는 라이다 데이터를 분할하지 않고 객체를 구성하는 중요하고 대표적인 특징점들을 추출하여 건물 모델링에 활용하는 방법을 제안하고 있다. 복잡하고 다양한 건물 형태를 시뮬레이션한 데이터와 실제 데이터에 적용하여 제안한 방법의 타당성 및 정확도를 검증하였다.
목포시는 한반도 서남쪽에 위치한 연안도시로, 시 면적의 약 $70\%$가 바다를 매립하여 이루어진 도시이다. 매립에 의한 지반침하 현상이 여러 지역에서 빈번하게 보고되고 있음에도 불구하고 정량적인 관측이 거의 이루어지지 않았다. JERS-1 L밴드 SAR 위성에서 얻어진 26개의 영상을 이용하여 1992년 9월 25일부터 1998년 10월 4일 사이 목포시에서 발행한 침하량을 측정하였다. JERS-1 SAR 영상과 SRTM 3초 DEM을 이용하여 60여개의 간섭도를 작성하였다. 간섭도 관측결과 동명동, 하당동, 원산동 일대에서 지속적인 침하가 발생하였으며, 주요 침하 지역에서 침하속도는 4 cm/yr를 넘는 곳도 있다. 시간에 따른 침하 양상에 대한 분석을 보다 용이하게 하기 위해 고정산란체(PS)를 이용한 분석기법도 적용하였으며, 결과적으로 JERS-1 SAR 자료의 각 관측 시기에 대한 지표변위도를 구하였다.
최근 딥러닝을 활용한 데이터 분석 연구가 다양한 분야에서 진행되고 있다. 본 논문에서는 딥러닝 모델인 MLP (Multi-Layer Perceptron)와 LSTM (Long Short-Term Memory) 모델을 통해 ZWD (Zenith tropospheric Wet Delay)을 추정함으로써 딥러닝을 활용한 GNSS (Global Navigation Satellite System) 기반 기상 연구를 수행하였다. 딥러닝 모델은 기상 데이터와 천정방향 대류권 총 지연, 건조지연을 통해 추정한 ZWD로 학습되었고, 학습에 사용되지 않은 기상 데이터를 학습된 모델에 적용하여 두 모델에서 센티미터 수준의 RMSE (Root Mean Square Error)로 ZWD 결과를 산출하였다. 추후 해안지역의 GNSS 데이터를 함께 사용하고 시간 해상도를 높여 다양한 상황에서도 ZWD가 추정될 수 있도록 추가적인 연구가 수행될 필요가 있다.
지하 공동은 토지의 이용과 개발을 제한할 뿐 아니라 안전과 환경에 심각한 우려를 준다. 우리나라는 석회암이 널리 분포하고 폐광산이 많으며 도심이 확장되고 토지의 개발이 활발하여, 지하 공동에 의한 지반 안전과 환경 보존 문제를 안고 있다. 전남 무안군 덕보들에 한국지질자원연구원에서 마련한 물리탐사 실험장에서 지하 공동의 탐지와 모니터링을 위한 고정밀 중력탐사를 하였다. 중력은 약 30 m 간격의 논둑길을 따라 5 m 간격으로 모두 800여 측점에서 AutoGrav CG-3 중력계로 측정하였으며, 측점의 절대적 위치 오차는 수 mm 이하로 유지하였다. 중력 측선은 MS (minimum support) 역산으로 밀도 분포를 작성하였으며, 고분해능 3차원 중력 역해의 비유일성을 줄이기 위하여 Euler 디컨벌루션의 해를 제한 조건으로 이용하는 역산 방법을 고안하였다. 역산에 의하여 작성한 밀도 분포는 잔여 중력 분포와 전체적으로 잘 일치하였으며, 특히 공동과 관련된 것으로 예상되는 3곳의 중력 이상대의 밀도 분포 형태, 즉 공동의 위치 뿐 아니라 공동형태와 발달 양상을 잘 보여주었다. 이러한 해석 결과는 시추 주상도와 매우 잘 일치하였다. 탐사 실험장의 진입로에서 그라우팅을 전후하여 시간차 중력 모니터링을 하였다. 탐사 조건에 의한 불일치는 기준점의 관측 중력을 비교하여 조정하였다. MS 역산으로 작성한 그라우팅 전, 후의 밀도 분포를 비교하여 그라우팅의 효과를 검토하였다. 이 현장 사례를 통하여 ${\mu}Gal$ 수준의 정밀도와 정확도의 고정밀 중력탐사는 지하 공동을 탐지할 뿐 아니라 공동의 분포와 발달 양상을 확인하는 가장 직접적이고 효과적인 수단이 됨을 보여주었다. 또한, 시간차 중력 모니터링은, 여러 가지 오차 요인들이 있지만, 시간의 경과에 따른 지하 밀도 분포의 변화를 관측하는 데 효과적임을 보여주었다.
For grouping the direction of improvement in the classification of surveying jobs, watching for internal surveying jobs, it has a purpose to present the direction of improvement. KSCO based on ISCO-88 was identifed with having independent special surveyors differing from foreign surveying jobs classification. Strandard Industry Classification of foreign survey is classifying KSCO of survey detailed. thus, the improvement of survey jobs classification of KSCO is urgent to produce, analyze and process the data about the same field for classifying survey information industry efficiently and systematically. It is changing from analog survey to digital survey applying a new technology such as GPS, GIS, RS. thus, the field of geoinformation is needed to classify and improve newly.
The world which based on knowledge and information is changing significantly. In the various knowledge and information, the importance of GSIS has increased for efficient application and management of country. The Geomatics has made a change rapidly, observation methods have improved too. The existing acquisition of Geoinformation depend on aerial photogtaphs, but new technology Jike application of high resolution satellite images. SAR and LiDAR, is the fastest. especially, LiDAR surveying is most advanced active observation technology and Geoinfomtation is acquired by reflection of its laser pulse. In this study. the position accuracy of extracted building from LiDAR was evaluated by GPS surveying, then each data was made comparison between LiDAR's and GPS's data. After processing. the result of this study will be suggested basic data about application.
To develope SOC(social overhead capita) which constructs the railroad, highway etc., the geo-technical foundation have to be well understood for the safety works. In this paper, we selected Moonkyung area for the study area, which has various geological units and geological structure including the big thrust and fold. By this reason one of the geo-technical information is the engineering geology map. To make the map, lithology and soil distribution with drilling data are important elements. Three dimensional geo-infomation is established by fence diagram which is several geological cross sections and/or computer software 3D Geomodeller, EarthVision, GSI3D, Gocad.
slaking 은 굴착에 의해 노출된 암반에서 발생하는 강도저하 및 입자간의 결합력 약화에 의해 암반이 세립화하는 현상이다. 이러한 slaking은 특히 퇴적암으로 구성된 암반사변의 안정성에 영향을 미치는 중요한 인자로 작용한다. slaking에 의한 암반사면의 불안정성은 신생대의 이질암이나 미고결 응회암에서와 같이 암반 자체의 강도 저하 및 결합력 약화에 의해 발생하는 붕괴현상과 차별풍화에 의해 이암 등이 급속도로 쇄굴 및 풍화되어 상부에 놓여 있는 암석이 낙석 등의 형태로 붕괴되는 현상으로 구분할 수 있다. 본 연구에서는 이암의 차별풍화에 의해 사면의 불안정성이 유발되는 연구지역을 대상으로 풍화 및 쇄굴 속도와 slake의 상관관계를 밝히고자하였다. 이를 위하여 slake test와 slake durability test를 수행하였으며 slake durability index를 획득하였다. 실험을 통해 획득된 slake durability index를 연간 쇄굴속도와 비교하여 상관관계를 검토하였으며 기존의 연구결과와 비교하여 slake durability index를 활용하여 쇄굴 정도를 예측할 수 있는 가능성을 제시하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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